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6.2 EEG-Auswertungen

Insgesamt wurden EEG-Messungen an 88 Probanden durchgeführt. Da zwei Messungen ungültig waren, wurden die statistischen Auswertungen zur Demografie und zu den zuvor erläuterten Aufgaben auf Grundlage von 86 gültigen Messungen bzw. 86 Probanden durchgeführt.

Da die Forschungsarbeiten Erkenntnisse liefern sollen, die für den späteren Einsatz im betrieblichen Umfeld genutzt werden können, ist es notwendig, dass die EEG-Daten „praxisnah“ erfasst wurden. Bis auf die körperliche Ruhe, wurden den Probanden keine Vorgaben zum Verhalten gegeben, da eine Anforderungssituation vorliegen sollte, in der der Proband sich möglichst normal verhielt.

Da gerade Augenblinzeln (eye-blinks) zu starken Ausschlägen (Artefakten) im EEG führt, ist es bei der Auswertung von EEG-Daten von Vorteil, wenn möglichst viele Artefakt-freie Intervalle vorliegen. Die Ergebnisse werden bei steigender Anzahl an Artefakten zunehmend ungenauer.

Für diese Studie wurde festgelegt, dass EEG-Aufzeichnungen, die innerhalb einer Bedingung überwiegend Intervalle[1] mit mehr als zwei eye-blinks aufweisen, bei der statistischen Auswertung der EEG-Daten nicht berücksichtigt werden sollen.

Durch diese Methode wurden von den 86 EEG-Aufzeichnungen nochmals 23 Aufzeichnungen für die statistische Auswertung aussortiert, die den Qualitätsansprüchen hinsichtlich der Artefaktfreiheit nicht genügten. Im Folgenden lag somit eine EEG-Datenbasis von 63 Probanden zu Grunde.

Folgende Vorbehandlung der EEG-Daten musste erfolgen, bevor mit der statistischen Auswertung begonnen werden konnte.

1. Die Rohdaten wurden gefiltert mit einem 3 bis 30 Hertz (Hz) Filter.

2. Jede der 2-minütigen Bedingungen wurde in 12 Segmente mit einer Länge von 10 Sekunden unterteilt. Danach wurde für jedes 10-SekundenDatensegment eine 1024-Punkt FFT-Zerlegung durchgeführt. Anschließend wurden die Werte in Powerspektralwerte umgerechnet, auf dessen Basis die weitere statistische Auswertung geschah. Durch die 1024-Punkt FFTZerlegung konnten Frequenzen in einem 0.25 Hertz Abstand ermittelt werden, wodurch für den gesamten Frequenzbereich von 0 bis 30 Hz insgesamt 120 Werte entstanden.

3. Die FFT wurde für jede Elektrode und jedes Segment durchgeführt.

4. Für jede Bedingung konnte so eine Datenmatrix (Datensatz) von 19 Zeilen (Elektroden) und [12 (Segmente) * 120 (FFT Resultate)] Spalten gewonnen werden.

5. Für alle diese Datensätze wurde eine Grafik erstellt, die mit Bezeichnung der Elektrode und des Datensegments jeweils die Rohwerte und das Powerspektrum anzeigten.

6. Zusätzlich wurden noch Kurven für jede Elektrode und Bedingung berechnet. Zur Berechnung der Kurven wurden jeweils die Mittelwerte der Segmente 4 bis 9 benutzt, also von Sekunde 31 bis 90 (die mittleren 60 Sekunden jeder Bedingung). Die entsprechenden Dateien enthielten also 19 Zeilen und 120 Spalten.

7. Die statistische Aufbereitung der Daten konnte ausgehend von diesen Dateien durchgeführt werden.

8. Die Auswertung der EEG-Daten wurde auf die Elektroden Cz, P3, Pz, P4 beschränkt. Dies erhöhte die Übersichtlichkeit der Auswertungsergebnisse und ist möglich, da relevante Messdaten vor allem über diesem Bereich des Cortexes zu erwarten sind. Da die EEG-Daten der Elektroden am präfrontalen Cortex teilweise zu hohe Impedanzwerte anzeigten, konnten diese nicht mit einbezogen werden, ohne die Datenbasis weiter zu verringern.

  • [1] Ein Intervall hat eine Länge von jeweils 10 Sekunden. Innerhalb einer Bedingung (2 Minuten) sind somit 12 Intervalle vorhanden.
 
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